JP3668657B2 - パタン認識装置およびその方法、パタン登録装置およびその方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明はパタンを学習して認識する技術に係り、特に複数のグループに属する1乃至複数カテゴリの辞書を駆使して被認識パタンが各グループにおいて属するカテゴリを決定出力するパタン認識装置およびその方法と、被学習パタンを前述の複数のグループに属する辞書に対して一括して学習登録可能なパタン登録装置およびその方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
(基本説明)
何らかのパタンを認識するシステムにおいては、認識すべきカテゴリに属するサンプルパタンを用いて当該カテゴリを認識するための辞書情報を事前に構築しておくのが一般的である。そして実際の認識に際しては、入力されるカテゴリ未知のパタンが前記事前に構築された辞書情報(すなわち前記サンプルパタン)のうちのどれとどれだけ似ているかを評価し、所定の基準を超えて最も高い評価を得た辞書情報が代表するカテゴリを前記未知パタンのカテゴリであると認定する。例えば、代表的な手法である部分空間法を用いたパタン認識では、多数のサンプルパタンの相関行列を主成分分析して得られる部分空間を辞書情報として用い、図3に示すように、未知パタンを入力し(パタン入力処理S101)、該辞書たる部分空間に未知パタンを射影した長さを類似度として計算し(パタン照合処理:ステップS102)、所定しきい値以上の類似度を獲得した辞書カテゴリを類似度の高い順にソート(並べ替え)して(有力候補抽出処理:ステップS103)、最も上位に位置する辞書カテゴリを未知パタンのカテゴリとして認定出力する(認識結果出力処理:ステップS104)ことでパタン認識が行なわれる。
(パタン認識における問題点)
このとき、例えば、入力される顔パタンが誰の顔であるかを認識するというように、パタン認識システムが入力未知パタンの属するカテゴリを1つに決すればよいという場合には、上記の一連の処理(ステップS101〜S103)を経ることで目的通りの機能を実現することができた。しかしながら、例えば、入力される顔パタンが誰の顔であり、どんな表情の顔であり、そしてどちらを向いた顔であるかを同時に認識しなければならない場合、上記の枠組みでは目的が達成できない。ここで例示した「人物」、「表情」、「向き」のような区分をここではカテゴリの「グループ」と呼ぶことにする。各グループは1乃至複数のカテゴリを擁しており、例えば図4に例示するように、人物グループ201はAさん202、Bさん203、Cさん204という人物別の複数の辞書カテゴリを、表情グループ211は平常顔212、笑顔213、泣き顔214という表情別の複数の辞書カテゴリを、そして向きグループ221は正面222、右向き223、左向き224という顔向き別の複数の辞書カテゴリを擁していることになる。
【0003】
問題は入力された未知パタンが例えばカテゴリ202〜204と212〜214と221〜224の9カテゴリのいずれであるかを決定することではなく、各グループ別に見て各々どれに該当するのかを決定することである。図3の構成によるパタン認識処理においては、上記9カテゴリの辞書を用意したとしてもこの問題を解決できない。例えば図5に例示するように、辞書が図中(a)に示すカテゴリを擁しており、Aさんの左向きの笑顔パタンが入力されたとする。パタン照合処理S102と有力候補抽出処理S103の結果、例えば図中(b)に示すような順位で候補情報が得られたとする。このとき、実際に欲しい認識結果は図中(c)に示す通り、笑顔(1位候補)、Aさん(2位候補)、左向き(5位候補)であるにも関わらず、図3の構成による認識結果出力処理S104では1位の笑顔しか出力されない。特に2位から5位の間には2つの不必要なノイズが混ざっており、単純に上位N位(グループが3つなら3位)までの候補を求めても正しい認識結果が得られない。これは上述したグループの概念が欠けているからである。
(パタン登録における問題点)
既に述べた通り、パタン認識処理はサンプルパタン(教示パタン)により生成された辞書情報と入力未知パタンとを照合して行われるが、前述のパタン認識処理におけるグループ概念の欠如がもたらす問題が辞書構築時にも問題となる。
【0004】
従来、サンプルパタンのカテゴリは1回の教示につき1つであり、同一サンプルパタンが複数のカテゴリに属する場合には、該パタンと同種の教示パタンを複数回繰り返して教示する必要があった。例えば、Aさんの顔、笑顔、左向きの顔という3つのカテゴリにAさんが自分の顔を登録しようとする場合を考える。このとき、Aさんの顔をAさんの顔だとシステムにわからせるために、Aさんは様々な顔向きや表情の顔をシステムに入力してAさんを他の人と区別するための人物辞書(人物グループに属する)を構築しなければならない。さらに、Aさんの顔を含めた様々な人物の様々な顔向きの笑顔を検出する笑顔辞書(表情グループに属する)にはAさんの笑顔を顔向きをいろいろ変えながら教示しなければならない。そして、様々な人物の様々な表情の左向きの顔を検出するための左向き顔辞書(顔向きグループに属する)には、いろいろな表情で左向きの顔を教示する必要がある。このとき、Aさんの左向きの笑顔は上記3つの辞書に共通に登録されるべきサンプルパタンであるが、通常は上述したように個別に向きを変えたり表情を作ったりしつつ教示しなければならない。
【0005】
このとき、Aさんの人物辞書、人物不定の笑顔辞書、人物不定の左向き顔辞書の3つの辞書に対してAさんの左向きの笑顔を同時に登録できれば、例えば左向きの泣き顔、右向きの笑顔、無表情の正面顔などの様々なバリエーションの顔を次々と重複なく教示することで、自動的かつ効率的に人物辞書と表情辞書と顔向き辞書を学習構築させられるはずである。しかしながら、従来のシステムにはそのための手段がなく、必要なカテゴリ辞書にパタンを登録する間、何回も重複して同じような顔を教示しなければならず、そのため、顔を作る手間と教示時間が容認できないほどの負担となっていた。
【0006】
また、上述したような従来のパタン登録においては、同じような表情や顔向きを何回も繰り返す必要があることが祟って、どのようなパタンを登録したか、すなわちどのようなパタンをこれから登録しなければならないかという点に関して、利用者の混乱を招きやすいという問題点も指摘できた。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記の問題点に鑑みて為されたものであり、その第1の目的とするところは、グループ概念を導入してグループ別に見た最も有力なカテゴリ(それが前述した有力候補リストの下位に埋もれていても)を抽出して認識結果として出力可能なパタン認識装置およびその方法を提供することである。
【0008】
また、本発明の第2の目的は、グループを跨いだ複数のカテゴリに属するサンプルパタンを、それが対応する複数の辞書に一括して登録可能な手段を提供し、教示時間を削減し、教示に際しての利用者の負担と混乱を軽減するパタン登録装置およびパタン登録方法を提供することである。
【0009】
【課題を解決するための手段】
上記の第1の目的を達成するために、本発明のパタン認識装置は、認識すべき人の顔パタンを入力する手段と、該入力パタンを予めグループ化されたカテゴリ毎に用意された辞書情報と照合して前記グループ毎に類似度を計算する手段と、該照合結果から前記各グループに属する最高類似度を獲得するカテゴリをそれぞれ抽出する手段と、該抽出されたカテゴリを前記グループ毎の識別結果として出力する手段とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするものである。
【0010】
また、上記の第1の目的を達成するために、本発明のパタン認識方法は、認識すべき人の顔パタンを入力する工程と、該入力パタンを予めグループ化されたカテゴリ毎に用意された辞書情報と照合して前記グループ毎に類似度を計算する工程と、該照合結果から前記各グループに属する最高類似度を獲得するカテゴリをそれぞれ抽出する工程と、該抽出されたカテゴリを前記グループ毎の識別結果として出力する工程とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするものである。
【0011】
また、上記第2の目的を達成するために、本発明のパタン認識装置は、登録すべき教示パタンを入力する手段と、該教示パタンを学習すべき辞書のカテゴリをグループ毎に各1つ選択する手段と、該選択された辞書の情報に前記教示パタンの情報を加えて辞書を更新もしくは新規に生成する手段とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするものである。
【0012】
また、上記第2の目的を達成するために、本発明のパタン認識方法は、登録すべき教示パタンを入力する工程と、該教示パタンを学習すべき辞書のカテゴリをグループ毎に各1つ選択する工程と、該選択された辞書の情報に前記教示パタンの情報を加えて辞書を更新もしくは新規に生成する工程とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするものである。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係るパタン認識装置およびその方法、ならびに、パタン登録装置とその方法の実施例を図面にしたがって説明する。
(パタン認識装置)
図1は本発明に係るパタン認識装置の1実施例の機能ブロック構成を示した図である。本実施例装置は、パタン入力部1と、パタン照合部2と、有力候補抽出部3と、グループ別最有力候補抽出部4と、認識結果出力部5と、辞書記憶部6とから成る。
【0014】
また、図2は本実施例装置の処理構成を示した図である。本装置の処理は、パタン入力処理S1と、パタン照合処理S2と、有力候補抽出処理S3と、グループ別最有力候補抽出処理S4と、認識結果出力処理S5とから成る。
【0015】
パタン入力部1(ステップS1)は認識すべき未知パタンを取得し、パタン照合部2(ステップS2)は各カテゴリの辞書(辞書記憶部6に記憶されている)と該未知パタンとを照合して両者の類似度を計算し、照合された辞書カテゴリ名とその類似度を組にした候補情報を生成出力する。この候補情報を生成するための類似度計算の方法については、部分空間法や相互部分空間法のように、従来より様々な提案が為されているのでここでは詳細には触れない。
【0016】
有力候補抽出部3(ステップS3)は、パタン照合部2による各候補情報のうち、獲得した類似度が所定しきい値以上である候補情報のカテゴリ名とその類似度とを有力候補として抽出し、該有力候補を獲得類似度の高い順に並べ替えた一覧を有力候補リスト情報に編集する。なお、上記ステップ2〜ステップ3の処理は所定の辞書全てとの照合が終わるまで繰り返し実行される。
【0017】
図3に例示した従来のパタン認識処理では、上記ステップS3までで生成される有力候補リスト情報の最上位に位置する、すなわち前記所定しきい値以上でかつ最も高い類似度を獲得した辞書カテゴリを前記未知パタンの属するカテゴリであると認定して当該カテゴリ名を出力していた。また、その認定に不安がある場合を考慮した従来のパタン認識処理においても、この有力候補リスト情報の上位N位までのカテゴリ名を出力していた。しかしながら、このような処理では図5を用いて説明したように、グループ別に見た未知パタンの属すべきカテゴリ全てを正しく出力することができない。そこで、本発明においては、次のグループ別最有力候補抽出部4が有効に機能する。
【0018】
本発明の特徴であるグループ別最有力候補抽出部4(ステップS4)は、有力候補カテゴリ名に埋め込まれているグループ名を照会することで、有力候補抽出部3による有力候補リスト情報に含まれるカテゴリ名から有力候補リスト情報に現れる各グループに属する最も上位の(すなわち、最も高い類似度を獲得した)カテゴリ名を当該グループの最有力候補として検索し、グループ毎の前記最有力候補のカテゴリ名をグループ別最有力カテゴリ名情報として出力する。
【0019】
なお、カテゴリ名へのグループ名の埋め込みは、例えばAさんを認識するための人物グループであれば、カテゴリ名を「Person_A」というように「_」で区切られる前半部分「Person」を人物グループ名とし、後半部分「A」を人物名とすることで達成される。同様に表情グループであれば「FacialExpression_Happy」、顔向きグループであれば「FaceDirection_Left」とする。あるいは、カテゴリ名にそのような制限を設けず、そのかわりどのカテゴリがどのグループに属するかという情報(グループテーブル情報)を別途(例えば辞書記憶部6などに)用意し、これを参照するようにしてもよい。
【0020】
認識結果出力部5(ステップS5)は、以上のようにして得られたグループ別最有力カテゴリ名情報を所定の全てのグループについてまとめて最有力カテゴリ名リスト情報として出力する。
【0021】
このようにすることで、例えば顔パタン認識における人物の別、表情の別、顔向きの別(その他にも、性別、年齢帯、発話中か否か、発話内容など)のような複数の認識結果を効率よく得ることができるようになる。
(パタン登録装置)
次に、図6に発明に係るパタン登録装置の1実施例の機能ブロック構成を示す。本実施例装置は、教示パタン入力部11と、辞書更新部12と、対話部13と、辞書読み出し部14と、辞書書き込み部15と、辞書記憶部16とから成る。
【0022】
また、図7に本実施例装置の処理構成を示す。本装置の処理は、辞書登録指令受理処理S11と、カテゴリリスト読み出し処理S12と、カテゴリリスト提示処理S13と、選択操作受理処理S14と、選択リスト呈示処理S15と、選択終了受理処理S16と、教示パタン収集処理S17と、対象辞書情報読み出し処理S18と、対象辞書更新処理S19と、対象辞書書き込み処理S20とから成る。
【0023】
また、本装置における前記対話部13が利用者に呈示する画面の例を図8に示す。 対話部13は最初に利用者17による辞書登録指令を受理する(ステップS11)。指令を受けると対話部13は辞書読み出し部14を通じて辞書記憶部16に格納される保有辞書のカテゴリ名のリストを取得し(ステップS12)、これを自身が具備する表示手段に表示する(ステップS13)。
【0024】
呈示される画面は図8に例示される通り、保有する辞書のグループ別のパネル31、32、33、および、利用者により新たに定義可能な新規グループのパネル34をフレーム21に表示する。フレーム21にはこの他にも教示パタンの収集開始を指示するための登録開始ボタン22と、登録作業の中断を指示するためのキャンセルボタン23が表示される。利用者はこの2つのボタン22と23を用いて登録作業の開始や中断を指示できる(ステップS16)。
【0025】
グループパネル31、32、33、34には各々該当するグループ名が41、42、43、44に表示され、特に新規グループのグループ名表示部分44は、利用者によってグループ名を与えることが可能になっている。また、各グループパネルには各々当該グループに属するカテゴリの一覧を表示できる領域51、52、53、54があり、例示するようにAさんや平常顔などのカテゴリ名が表示されており、利用者によって選択可能になっている。特に利用者により新たにカテゴリを定義可能な「新規」の選択肢では、利用者によるカテゴリ名の入力が可能である。なお、以上の名称の書き換えや選択の操作は対話部13が具備するマウスとキーボードによって可能となっている(ステップS14)。選択されたり変更されたカテゴリやグループ名は即座に表示に反映される(ステップS15)。
【0026】
利用者による一連の選択が終了して登録開始ボタン22が押されると、教示パタン入力部11によって教示パタンの収集が開始される(ステップS17)。所定枚数の教示パタンが収集されると、対話部13から選択されたカテゴリのリストが辞書読み出し部14に送られ、辞書読み出し部14はこのリストに記載されるカテゴリの辞書情報を辞書記憶部16から読み出して、辞書更新部12に受け渡す(ステップS18)。
【0027】
辞書更新部12は教示パタン入力部11が収集した教示パタンと、辞書読み出し部14により転送されてきた辞書情報とを融合させて、当該カテゴリの更新された新しい辞書情報を生成する(ステップS19)。更新された辞書情報は辞書書き込み部15を経由して再び辞書記憶部16に格納される(ステップS20)。なお、利用者により新規グループや新規カテゴリが選択された場合には、それに対応する既存辞書情報は存在しないので、教示パタンのみから新たに生成することになる。
【0028】
辞書更新部12において、教示パタンを辞書情報に加えて新たな辞書情報を生成する手法については、平均学習部分空間法などの手法が提案されている。例えば、パタン照合方式として部分空間法を用いる場合、教示パタン入力部11により収集された所定枚数の教示パタンからその相関行列(便宜上、教示相関行列と呼ぶ)を生成し、これを各辞書の生成時に利用された相関行列(便宜上、辞書相関行列と呼ぶ)と加え合わせて新たな辞書相関行列を作り、さらにこれを主成分分析して教示パタンを学習した新たな辞書部分空間を得ることができる。
【0029】
このようにすることで、利用者は複数のグループを跨ぐカテゴリに対して、教示パタンの学習を行うことが可能となりる。また、辞書登録指令受理後(ステップS11)、更新されたカテゴリ名を領域51〜54に表示する際に、対話部13がその輝度を低めに表示するなどの変化を与えることにより、利用者に登録済みのバリエーションを把握させやすくできる。
(変形実施例)
なお、本発明に係るパタン認識装置およびその方法と、パタン登録装置およびその方法は上記の例に限定されず、その趣旨を逸脱しない限り様々に組み合わせたり変形したりして実施することが可能である。
【0030】
例えば、グループ別のパタン認識結果を正しく得られるように、グループ毎の認識処理系を用意した図9に例示する構成が考えられる。この図において、未知パタンを入力するパタン入力処理(ステップS301)以降、当該未知パタンを認識する処理は、一般的な従来例として図3に例示したパタン照合処理(図3のステップS102)〜認識結果出力処理(図3のステップS104)をグループ別に専用の処理ラインに分割し、これらを並列に実装したものである(図中のステップS302、S312、S322〜ステップS304、S314、S324)。各ラインの認識結果を最後にまとめて出力することで、グループ別に見た入力パタンのカテゴリを同時に得ることができる。この構成は各グループの認識処理系を個別に調整し易いという特長を持つ反面、処理ラインが多重化することで構成規模が大きくなるという短所も存在する。なお、この構成が例えば音声認識処理系と画像認識処理系を並列に持つ従来の装置あるいは方法と異なる点は、従来例が音声認識処理系と画像認識処理系が各々個別のパタン入力処理を持たなければならないのに対し、本構成におけるパタン入力処理は並列した全ての認識処理系で共通に処理されるべきパタンを入力することであり、前述した本発明の特徴であるグループの概念が暗黙のうちに埋め込まれているのである。
【0031】
また、例えば、上記パタン認識装置とパタン登録装置で共通する機能ブロックを共有させ、両装置を同一の装置に組み込むことも可能である。
【0032】
また、図10に示すように、本発明に係るパタン認識方法やパタン登録方法を表現する情報(例えばプログラム)を記録媒体61に記録し、該記録した情報を該記録媒体61を経由して装置62に適用したり、さらに通信回線63を経由して装置64に適用することも可能である。
【0033】
【発明の効果】
本発明によれば、グループ別に見た最も有力なカテゴリ(それが前述した有力候補リストの下位に埋もれていても)を抽出して認識結果として出力可能とすることで、同一未知入力が属する複数の異なるカテゴリを同時にかつ少ない構成の追加で可能ならしめる。
【0034】
また、本発明によれば、グループを跨いだ複数のカテゴリに属するサンプルパタンを、それが対応する複数の辞書に一括して登録可能とすることで、サンプルパタンのバリエーションを教示する際の重複を無くし、もって教示時間を削減し、教示に際しての教示者の負担と混乱を軽減する。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係るパタン認識装置の1実施例の機能ブロック構成を示した図。
【図2】本発明に係るパタン認識装置の1実施例における処理構成を示した図。
【図3】従来のパタン認識装置における処理構成を示した図。
【図4】顔パタン認識における辞書カテゴリのグループ構成の例を示した図。
【図5】従来のパタン認識における問題点を示した図。
【図6】本発明に係るパタン登録装置の1実施例の機能ブロック構成を示した図。
【図7】本発明に係るパタン登録装置の1実施例における処理構成を示した図。
【図8】本発明に係るパタン登録装置の画面構成例を示した図。
【図9】本発明に係るパタン認識装置の別の処理構成を示した図。
【図10】本発明を記録媒体に実施した形態を説明した図。
【符号の説明】
1 パタン入力部
2 パタン照合部
3 有力候補抽出部
4 グループ別最有力候補抽出部
5 認識結果出力部
Claims (4)
- 認識すべき人の顔パタンを入力する手段と、該入力パタンを予めグループ化されたカテゴリ毎に用意された辞書情報と照合して前記グループ毎に類似度を計算する手段と、該照合結果から前記各グループに属する最高類似度を獲得するカテゴリをそれぞれ抽出する手段と、該抽出されたカテゴリを前記グループ毎の識別結果として出力する手段とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするパタン認識装置。
- 認識すべき人の顔パタンを入力する工程と、該入力パタンを予めグループ化されたカテゴリ毎に用意された辞書情報と照合して前記グループ毎に類似度を計算する工程と、該照合結果から前記各グループに属する最高類似度を獲得するカテゴリをそれぞれ抽出する工程と、該抽出されたカテゴリを前記グループ毎の識別結果として出力する工程とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするパタン認識方法。
- 登録すべき教示パタンを入力する手段と、該教示パタンを学習すべき辞書のカテゴリをグループ毎に各1つ選択する手段と、該選択された辞書の情報に前記教示パタンの情報を加えて辞書を更新もしくは新規に生成する手段とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするパタン登録装置。
- 登録すべき教示パタンを入力する工程と、該教示パタンを学習すべき辞書のカテゴリをグループ毎に各1つ選択する工程と、該選択された辞書の情報に前記教示パタンの情報を加えて辞書を更新もしくは新規に生成する工程とを具備し、前記各カテゴリは、人物の識別のためのカテゴリ群、顔の表情の識別のためのカテゴリ群あるいは顔の向きの識別のためのカテゴリ群にグループ分けされていることを特徴とするパタン登録方法。
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